在 dplyr 中解释 ungroup()

Question

如果我正在处理一个数据集并且我想对数据进行分组（即按country），计算一个汇总统计（mean()）然后ungroup()data.frame 得到一个数据集原始尺寸 (country-year) 和列出每个国家/地区平均值的新列（重复 n 年），我将如何使用 dplyr 做到这一点？ ungroup() 函数不会返回具有原始尺寸的 data.frame：

gapminder %>%
    group_by(country) %>%
    summarize(mn = mean(pop)) %>%
    ungroup() # returns data.frame with nrows == length(unique(gapminder$country))

Answer 1

ungroup() 如果你想做类似的事情会很有用

gapminder %>%
group_by(country) %>%
mutate(mn = pop/mean(pop)) %>%
ungroup() 

您想要使用整个组的统计信息进行某种转换。在上面的示例中，mn 是人口与组平均人口的比率。当它未分组时，对其调用的任何进一步的突变都不会使用分组进行聚合统计。

summarize 会自动缩小尺寸，并且无法恢复。也许你想做

gapminder %>%
group_by(country) %>%
mutate(mn = mean(pop)) %>%
ungroup() 

这会创建 mn 作为每个组的平均值，并为该组中的每一行复制。

Answer 2

summarize() 减少了行数。如果您不想更改行数，请使用mutate() 而不是summarize()。